大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
终于等到年中囤货季不趁机把心仪的好书带回家可就要再等半年了！ 这个6·18，怎么买最划算？小编已经摸清JD的套路了！JD今年百万图书每满100-50满减叠券享600-400小编整理了10本近期的爆款全都是最值得PICK的甄选好书各位同学开始行动吧！ 6·18超级囤书攻略 01（扫描下方二维码，享受特惠） ▊《漫画算法2：小灰的算法进阶》魏梦舒（@程序员小灰） 著爆款漫画算法书进阶版讲述数据结构、算法及面试题目 02（扫描下方二维码，享受特惠） ▊《labuladong的算法小抄》付东来（@labul
CGED官网 大数据文摘作品 作者：魏子敏 “相比英文，中文是连写的，所以首先要识别出词语的边界（即分词），这个是巨大的难点。” 阿里巴巴iDST自然语言处理首席科学家司罗这样向大数据文摘描述中文语义错误识别的困难所在。 11月24日，阿里巴巴iDST在中文语法错误自动诊断大赛（Chinese Grammatical Error Diagnosis，以下简称 CGED）三个level中全面夺得冠军。 参赛机构比赛成绩公布 这是继今年在全球顶级的知识库构建测评KBP2017中，斩获英文实体发现测评全球冠
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
不管学界还是业界，对自然语言处理的谈论越来越多，更有甚者，自然语言处理被上升到战略层面。
总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？ 就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学
编者注：本文节选自《数学之美》，作者吴军曾在《后记》中说，世上最好的学者总是有办法深入浅出地把大道理讲给外行听，而不是故弄玄虚将简单的问题复杂化。所以，他写书的目的在于讲述在实际问题背后，简单而直接的数学模型。 如今但我们大谈人工智能、语音助手等不断更新的技术时，不妨从最简单、最基本的地方出发，思考各类火热的现象。以下文字摘选自《数学之美》的第二章：《自然语言处理——从规则到统计》，有删减。 ---- 1946 年，现代电子计算机出现以后，计算机在很多事情上做得比人还好。既然如此，机器能不能懂得自然语言呢
这里记录 Python相关的值得分享的内容，每周五发布。由于微信不允许外部链接，点击阅读原文可访问文中的链接。
中文分词是中文自然语言处理的一个非常重要的组成部分，在学界和工业界都有比较长时间的研究历史，也有一些比较成熟的解决方案
2015年，整个IT技术领域发生了许多深刻而又复杂的变化，InfoQ策划了“解读2015”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出技术领域在这一年的发展变化，回顾过去，继续前行。 2015年，借助移动互联网技术、机器学习领域深度学习技术的发展，以及大数据语料的积累，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术发生了突飞猛进的变化。越来越多的科技巨头开始看到了这块潜在的“大蛋糕”中蕴藏的价值，通过招兵买马、合作、并购的方式、拓展自己在自然语言处理研究领域的业务
MOSS是复旦大学自然语言处理实验室发布的一种类似于ChatGPT的会话语言模型。MOSS能够按照用户的指示执行各种自然语言任务，包括回答问题、生成文本、摘要文本、生成代码等。MOSS还能够挑战错误的前提，拒绝不适当的请求。
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Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
自然语言处理（NLP Natural Language Processing）是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如Excel里的数据）。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频... 在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。
好几天没有写关于自然语言处理方面的内容，实在抱歉，不过还是感谢大家支持。今天给大家分享一下关于中文自然语言处理的一些基础知识，希望能够帮你快点“入坑”。
自然语言处理在大数据以及近年来大火的人工智能方面都有着非同寻常的意义。那么，什么是自然语言处理呢？在没有接触到大数据这方面的时候，也只是以前在学习计算机方面知识时听说过自然语言处理。书本上对于自然语言处理的定义或者是描述太多专业化。换一个通俗的说法，自然语言处理就是把我们人类的语言通过一些方式或者技术翻译成机器可以读懂的语言。
自然语言处理是什么？谁需要学习自然语言处理？自然语言处理在哪些地方应用？相关问题一直困扰着不少初学者。针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。由于自然语言处理的特殊性，其是一门多学科交叉的学科，初学者难以把握知识的广度和宽度，对侧重点不能全面掌握。《自然语言处理理论与实战》针对以上情况，经过科学调研分析，选择以理论结合实例的方式将内容呈现出来。其中涉及开发工具、Python语言、线性代数、概率论、统计学、语言学等工程上常用的知识介绍，然后介绍自然语言处理的核心理论和案例解析，最后通过几个综合性的例子完成自然语言处理的学习和深入。《自然语言处理理论与实战》旨在帮助读者快速、高效地学习自然语言处理和人工智能技术。
前几年曾经马少平老师的引荐，为某科普图书写过一篇短文介绍自然语言处理。如果只是介绍NLP的概念、任务和挑战，应该可以参考这篇小文。原文如下，仅供参考。 自然语言处理 Natural Language Processing 一、什么是自然语言处理 简单地说，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动
文章转自清华大学刘知远老师的github：https://github.com/zibuyu/research_tao/blob/master/00_nlp.md
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
2011年，日本多个机构发起的一项机器人项目，以东京大学入学考试难度为目标，以检验人工智能可在多大程度上模拟人类思考以及解决问题的能力。在去年和今年的考试中，机器人“Torobo-kun”分别获得了511分和525分，总分为950分。照着当前的成绩，Torobo-kun有80%的可能被512所私立大学和23所国立大学和公立大学录取，可惜的是，离东京大学至少获得 80% 分数的要求还差得很远。 根据对比，在两次考试中，Torobo-kun在数学和物理方面有了明显的进步，而英语和国语的成绩还是一团糟。在镁客君看
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
3月1日，DNSPod新春特惠活动正式开启 戳进传送门》》 限时优惠域名刷新，10元域名仅限活动期： 2023.2.21-3.31 10元以下、20元以下域名后缀继续增加，赶紧注册吧，新春大促是域名囤积的最佳time！ 域名续费专区 .com 原价75元，活动价72元 .cn | .com.cn 原价38元，活动价35元 .top 原价28元，活动价25元 .net | .xyz 原价79元，活动价75元 （具体优惠价，以页面信息为准～限时优惠，赶紧续费吧！） DNSPod产品专场 解析专业版/
岁末，阳生，春来。新年度机器之心「AI 科技年会」如约而至，邀大家 2023 年 1 月 11 日-12 日线上相聚。 本次年会由两场全天论坛组成：「人工智能论坛」覆盖当前最值得关注的多个 AI 技术领域热门话题，「AIGC 技术应用论坛」则聚焦今年接连取得实质性突破的 AIGC。 作为内容生产效率工具，AIGC 将在各领域各场景催生怎样的范式变化？进入商业化阶段，图文多模态大模型的技术能力边界及未来发展可能？作为 AI 基础设施的预训练模型，及其安全可控、开源普惠……1 月 12 日，「AIGC 技术应用
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了深圳市宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
新媒体管家 在刚刚过去的由神策数据举办的年度数据分析行业盛会—— 2017 数据驱动大会上，达观数据创始人兼CEO陈运文，作为自然语言处理领域的专家受邀出席了本次会议。并在人工智能分论坛上进行了题为《
原文地址：https://github.com/fighting41love/funNLP
在日常工作中，Excel 表格随处可见；在 APP 或网页中，表格是清晰友好的信息传递方式；在企业中，关系型数据库无所不在。由于表格数据结构清晰、易于维护，并且对人类理解和机器理解都比较友好，表格 / 关系型数据库是各行各业应用最普遍的结构化知识存储形式。 但在表格知识的查询交互中，门槛却不低：对话系统或搜索引擎并不能很好地将表格知识作为答案查询出来，而关系型数据库的查询更需要专业技术人员撰写查询语句（如 SQL 语句）来完成，对大多数用户来讲门槛更高。在这种背景下，表格问答技术（TableQA）通过将自然
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
作为首个基于中文的DiT架构，腾讯的混元DiT在发布后，仅仅用了1个礼拜的时间，就在GitHub上拿下了1500个星星。相较于那些远在海外的兄弟姐妹们，混元DiT的优势在于能够捕捉到中文的细微含义，甚至是古代诗词、中式菜肴等文化特定元素，并生成与之高度匹配且质量上乘的图像。
AI 科技评论按：2019 年 7 月 1 日，清华大学人工智能研究院自然语言处理与社会人文计算研究中心成立仪式暨学术报告与开元成功发布会在清华大学 FIT 楼举行。这是继知识智能研究中心、听觉智能研究中心、基础理论研究中心、智能机器人研究中心、智能人机交互研究中心、智能信息获取研究中心、视觉智能研究中心之后成立的第八个研究中心。清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士，清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。清华大学人工智能研究院院长助理朱军教授主持了成立仪式。
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Named entity recognition, NER）、词性标注（Part of speech tagging
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在中文文本中，由于词与词之间没有明显的界限符，如英文中的空格，因此分词是中文自然语言处理的一个基础且重要的步骤。分词的准确性直接影响到后续的语言处理任务，如词性标注、句法分析等。在英文的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符的，而中文只是字、句和段能通过明显的分界符来简单划界，唯独词没有一个形式上的分界符。分词过程就是找到这样分界符的过程。
我们以R语言抓取的推特数据为例，对数据进行文本挖掘，进一步进行情感分析，从而得到很多有趣的信息
2018年7月，爱尔兰都柏林城市大学教授、自然语言处理和机器翻译领域专家刘群博士，正式加入华为诺亚方舟实验室，任语音语义首席科学家，主导语音和自然语言处理领域的前沿研究和技术创新。
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。最近，Stable Diffusion文本生成图片模型作为一种备受瞩目的AI技术，引发了广泛关注。这种模型能够根据用户提供的文本描述，生成与之相对应的高质量图片，为人们带来了前所未有的视觉体验。但是，搭建Stable Diffusion模型，并不是简单的事情，需要足够的计算资源，包括GPU、CPU、内存，以及大量数据集等。
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是一门融合了计算机科学、人工智能及语言学的交叉学科，它们的关系如下图所示。这门学科研究的是如何通过机器学习等技术，让计算机学会处理人类语言，乃至实现终极目标–理解人类语言或人工智能。
NLPCC 将在 2018 年 8 月 26 日-30 日于内蒙古呼和浩特举行。 📷 CCF 自然语言处理与中文计算国际会议 (NLPCC) 是由中国计算机学会主办的中文信息技术专业委员会年度学术会议，是专注于自然语言处理及中文计算领域的国际会议。会议旨在为来自学术界、工业界和政界的学者和研究者提供一个交流平台，促进学者和研究者分享研究和应用成果及创新思维。 NLPCC 将在 2018 年 8 月 26 日-30 日于内蒙古呼和浩特举行，致力于推动相关领域学术界和工业界研究、创新与应用的发展
News 新闻 4月18日，达观数据科学家团队再添专家，国内知名自然语言处理领军专家、复旦大学计算机教授黄萱菁博士正式受聘为达观数据高级顾问，达观数据在人工智能领域的研发实力又上新台阶，未来在深度学习
5月25日，由达观数据和上海浦东软件园联合主办、张江发布承办的“AI上海创未来，2018长三角人工智能应用创新张江峰会”在浦软大厦如期举行。本次会议主题为“AI上海创未来”，聚集人工智能发展中的领先企
作者 | 陈彩娴 编辑丨岑峰1月6日，2021年ACL Fellow名单正式公布！ 今年，一共有8位知名的自然语言处理学者入选，其中，华人学者有2位，占了1/4，分别是中国科学院自动化所的宗成庆教授与华为诺亚方舟实验室刘群博士。 根据官网消息，今年两位华人学者的入选理由分别是： 刘群：对机器翻译与中文自然语言处理作出了卓越贡献； 宗成庆：对机器翻译与情感分析的研究作出重大贡献，并不断促进中国自然语言处理的发展。 ACL Fellow计划始于2011年，旨在表彰对自然语言处理领域的科技研究与社区服务作出了杰出
2019 年 5 月 ACM 图灵大会上，朱松纯教授（加州大学洛杉矶分校）与沈向洋博士（微软全球执行副总裁）在谈到「人工智能时代的道路选择」这个话题时，沈向洋博士认为人工智能发展在工业界将会迎来黄金十年，而朱松纯教授也表示人工智能的发展趋势将会走向大一统，从小任务走向大任务，从 AI 六大学科走向统一。
SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。
在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型刷榜已经成为行业惯例。目前，面向英文任务的评测基准有 GLUE、SuperGLUE，面向中文任务的有 ChineseGLUE（简称 CLUE）。
本文简绍了SnowNLP的使用方法，这是一个处理中文文本内容的python类库，其主要功能包括分词、词性标注、情感分析、汉字转拼音、繁体转简体、关键词提取以及文本摘要等等。
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